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【超圖解】變化點管理：面對全球化蝴蝶效應，「應變力」是勝出關鍵

為了解決denso公司的問題，作者原嶋茂 這樣論述：

　　面對AI人工智慧、物聯網IoT、工業4.0的升級挑戰 　　TOYOTA豐田管理學再進化！ 　　貫徹及時化、自働化、零庫存的絕祕核心！ 　　瞬息巨變的全球化時代，計畫總趕不上變化， 　　「變化點管理」讓你做出最佳因應！ 　　★對抗蝴蝶效應，應變力就是決勝力！ 　　商場如戰場，總是變幻莫測。正如「蝴蝶效應」所言，太平洋一端的任一微小變化，都可能造成彼岸的巨大風暴。 　　企業經營無時無刻都得面對自然或人為的變化，比如2017年的815全台大停電，造成諸多商家企業的不便與損失，而一切起因竟只是包商員工誤觸開關、這樣微不足道的人為疏失所致。 　　更遑論台灣受限於地理環境，經常得面對風災、

地震等天然災害，若能做好完善的「變化點管理」，才能夠做出最佳決策，將損害降至最低，甚至轉敗為勝！ 　　★全球物聯網供應鏈，「微變化」牽動企業全局 　　全球化已是當今無可避免的現實，工業4.0與物聯網的浪潮更是方興未艾，各家企業無不致力於全球布局，不論是與產品生命週期相關的企劃、開發到回收、報廢的「工程鏈」層面，以及與直接製造有關的原料、零件到物流、銷售等「供應鏈」層面，甚至是銷售市場、客戶服務等，都勢必散布於不同國家或地區，並深受在地自然的氣候、天災，以及人為的政治、經濟、文化等種種因素的影響。 　　這些難以預料與不願發生的「異常狀態」，是企業最感棘手的課題，甚者還會發生難以處理的「連鎖反

應」，導致巨大損失。在如此情況下，如何讓自己的生產線擁有對抗異常狀態的能力，做到「品質管理」甚至「品質保證」，自然就成為企業決勝的核心；而其中關鍵，就在於企業能否做好「變化點」管理！ 　　其實變化點來源大致有二，人們卻往往只注意到其一──「無意圖的變化」，像是天災或人為疏失等，皆是管理上無意使之改變、卻仍然發生的變化；也因為無意改變，所以人們對此反而謹慎提防。至於變化點來源之二──「有意圖的變化」，也就是為了改善作業流程或工作環境等，在管理上有意使之改變後、其後續引發的變化。由於有意改變，所以後續有什麼變化也都不奇怪，因此總是被人忽略。 　　★以前出問題，頂多賠全國；現在出問題，就要賠全球

　　1982年，美國知名藥廠嬌生公司的主力產品──止痛藥泰諾（Tylenol），遭遇惡意下毒事件，在確定消息真假之前，嬌生公司毅然決定不惜成本，即刻回收共3100萬盒藥品。此舉讓原本陷入恐慌的顧客大感安心，對嬌生的信賴與評價，比事發前還要高。泰諾也在重新包裝上市的三個月後，再次取得全美95%的超高市占率。至今，嬌生公司仍是全美最受尊崇的企業之一。 　　反觀2014年的高田氣囊事件，當時全球最大安全氣囊製造商高田公司，遭爆出產品有致命瑕疵，還一度隱瞞問題，造成多人傷亡。接踵而來的1600萬車次的全球召修、相關訴訟、賠償與罰款，讓公司負債上兆，商譽付諸東流，和合作廠商關係決裂。最終只能宣布破產

，慘遭併購；苦心經營的成果，拱手讓人。 　　同樣是危及顧客性命的品質管理危機，但採取的措施不同，最終形成了天差地別的結果，這不只是品管決策的差異而已，時代的變化也帶來了決定性的影響。當產業邁向全球化，規模變大，利潤變大，因品質問題導致的風險與代價也跟著變大。高田公司萬萬沒想到，只是一開始沒掌握好產品材料的變化點，而後竟然就在一連串的連鎖反應與錯誤決策下，讓自家近百年的品牌，走入歷史。 　　★作者親授30年豐田經驗，表格立即運用，圖解輕鬆上手 　　為徹底掌握生產線上的變化點，產出更精密、更創新、更有競爭力的產品，過去為人熟知的4M分析，已無法滿足當今產業需求。唯有5M1E──人、機械、材料、

方法、測量、環境，通盤掌握，才能對產品品質，做到最入微的分析。 　　本書融會作者在豐田集團旗下34年來的管理經驗，從實務角度出發，為有志於拓展國際業務、困擾於品質管理的讀者，深度剖析品質管理的訣竅，揭露豐田模式的絕祕核心！書中不只提供品管7大手法──魚骨圖、排列圖、管制圖、直方圖、散布圖、查檢表、層別法──最淺顯易懂的使用方法，更結合生產現場的智慧，用實例說明如何解讀圖表，讓變化點一目了然。 　　★QC 7大手法的活用祕訣大公開： 　　►►魚骨圖+5M1E，完全掌握變化點 　　將人、機械、材料、方法、測量、環境視為主要要因，填入魚骨圖並進一步分析，就能看清生產現場的各種變化點！ 　　►►

排列圖+不良品箱，異常及時可視化 　　運用有方塊隔間的不良品箱，將不同問題的不良品依種類分層排列，馬上就能發現各種不良的出現多寡，進而對症下藥！ 　　►►查檢表+直方圖，品質問題清晰可見 　　將產品尺寸查檢表的各尺寸資料筆數堆成直方圖的樣子，正常情況下應成常態分布；一旦脫離原本的鐘形圖樣，就代表生產過程中出現問題！ 　　►►散布圖+層別法，找出問題真正源頭 　　當某項材料強度出現問題，又同時有A、B兩家供應商時，就用散布圖分析材料強度與成分的關係，搭配層別法將兩家廠商資料交叉比對，問題源頭就無所遁形！ 本書特色 　　★豐田流嫡傳心法！從實務角度出發，作者親授在豐田集團DENSO公司的3

4年管理經驗。 　　★品管圖表大解密！用最淺顯易懂的圖解方式，為你講解品管七大手法的活用訣竅。 　　★附5M1E檢核表！120項微不可察、卻不可不察的可能變化點，現在就為自家生產現場體檢一下！ 名人推薦 　　專文推薦 　　呂正華／經濟部工業局長 　　吳英志／聯華電子公司前副總經理兼TQM主任委員、國家品質獎評審小組委員 　　專業推薦 　　簡禎富／清華講座教授、科技部工業工程與管理學門召集人  

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以FreeCAD為基礎的自動組裝離線教導軟體

為了解決denso公司的問題，作者楊人豪 這樣論述：

本論文致力於開發一套具有擴展性的機械手臂應用於零件組裝的離線教導軟體。機械手臂使用離線教導軟體應用於自動化組裝牽涉到許多技術領域，包含自動規劃組裝順序、機械手臂軌跡規劃、機械手臂避障、力回饋系統與機械手臂的結合等。為了將這些不同技術模組結合並且實際應用，本論文開發一個軟體整合平台，以模組化設計離線教導過程中可能使用到的演算法，讓研究人員或開發者可以自由增減或更換軟體演算法，以提升機械手臂路徑規劃的可選擇性。本研究採用的是開放原始碼的FreeCAD做為開發平台，它以OpenCASCADE為幾何建模核心，使得開發者可以免費使用並且擁有眾多並且強大的幾何建模函式庫可以使用。軟體使用Python開發

，讓開發者可以將精力集中在開發軟體，而不是程式語法。

汽車電子全圖解(上冊)系統篇

為了解決denso公司的問題，作者DENSO汽車電子研究協會 這樣論述：

　　從德國戴姆勒發明汽車，美國福特將原被視為是工藝品的汽車帶到生產線大量生產福特T型車起，汽車的發展歷史已逾百年以上。在1960年代之前長期帶動汽車發展的是機械技術與製造技術。電子科技則以1947年電晶體的發明為開端，由電晶體邁向積體電路，再發展出微處理器。從而將電子科技的應用擴及到所有的產業，也全面的應用到汽車領域，帶動了汽車電子領域快速的發展。 　　本書是由(日本)DENSO汽車電子研究協會團隊合著，DENSO公司是引領全球的汽車與汽車電子系統及元件研發與製造的指標大廠之一，也是全世界最大的汽車元件(零組件)製造廠商。撰寫的作者都是長期在該領域鑽研，經驗豊富的資深專家

。日經BP社（Nikkei Business Publications,Inc.）發行的Automotive Technology叢書即借重該公司專業權威撰寫本書。 　　本書有系統的整理汽車應用到電子科技的所有領域及現已實用化的實際應用、發展的現況及今後發展趨勢。並依系統篇及必要的（關鍵）基礎技術篇詳細完整的論述，將汽車電子系統與必要的基礎技術現今開發中及已實用化的所有領域與產品尤如汽車電子字典(手冊)的圖文並茂的整理、論述。讀者可典藏本書上下冊整套作為汽車電子字典隨時參閱。包含汽車產業、電子產業、機械與電機產業從業人員、及全國汽車維修廠的經營者，還有以汽車代步的所有讀者都能作為汽車電子系統

與元件(零組件)知識與技術的字典收藏參閱、與應用。期望本書對讀者及企業有所助益。  

先進駕駛輔助系統專利布局與技術發展之研究

為了解決denso公司的問題，作者徐凰殷 這樣論述：

有鑑於駕駛輔助系統之發展日趨熱門，本文選擇先進駕駛輔助系統中包含GPS之系統(以下稱使用GPS之駕駛輔助系統)為技術主題進行專利分析，藉由專利分析避免重複發明，進而協助研發者於特定技術之評估以制訂其研發規劃與專利佈局策略，使其投入的資源獲得最大的效益。 本文利用美國、日本、歐洲、中國以及世界智慧財產權組織之專利資料庫搜尋使用GPS之駕駛輔助系統之相關專利，以統計圖表分析使用GPS之駕駛輔助系統技術之歷年專利活動趨勢與主要專利活動者，包含：專利申請量趨勢、專利公告量趨勢、主要申請人、主要專利權人以及主要活動者活躍度比較。再針對專利活動活躍地區：美國與日本做更進一步分析，利用專利分類號找出

發展重點之類別，於閱讀專利後繪製技術發展路徑圖，並對美日兩國區域內之前三大專利活動者做技術發展與功效的解析。 本文之分析結果如下：(1)使用GPS之駕駛輔助系統之技術為成長至成熟階段，日本與美國為使用GPS之駕駛輔助之系統技術領導國。(2) 日本之技術發展主軸為驅動裝置的相關控制、車輛運動控制中，特別是檢測與推定車外狀態訊息，主要專利活動者為Toyota公司、Nissan公司與Denso公司。(3)在美國以數據處理：車輛、導航和相對位置中，特別是有關於車輛的控制、引導、操作或指示為發展主軸，主要專利活動者為Toyota公司、Ford公司與GM公司。(4)Toyota公司為世界之技術領導者

，自我學習系同為其特別發展重點，未來朝向結合各種控制技術與人工智慧之駕駛輔助系統發展。